R-Double Exponential Smoothing (R 二重指数平滑化)

R-Double Exponential Smoothing アルゴリズムに設定することができるプロパティです。

構文 このアルゴリズムを使用して、ソースデータを平滑化し、データのトレンドを検出します。
注記 R-Double Exponential Smoothing (R 二重指数平滑化) アルゴリズムを使用したモデルの作成はサポートされていません。
R-Double Exponential Smoothing (R 二重指数平滑化) のプロパティ
表 1: アルゴリズムプロパティ
プロパティ 説明
出力モード このアルゴリズムの出力を使用するモードを選択します。
  • トレンド: 指定したデータセットの予測値とともにソースデータを表示します。
  • 予測: 指定した期間の予測値を表示します。
ターゲット変数 時系列分析を実行するターゲット列を選択します。
期間 予測期間を選択します。
1 年の期間数 予測期間を選択します。 このオプションは、"期間" に "カスタム" を選択した場合にのみ有効になります。
開始年 監視を考慮する開始年を入力します。 たとえば、2009、1987、2019 などです。
開始期間 監視を考慮する開始期間を入力します。
予測対象期間 予測対象期間数を入力します。
予測列名 新規作成される、予測値を含む列の名前を入力します。
年値 新規作成される、年値を含む列の名前を入力します。
四半期値 新規作成される、四半期値を含む列の名前を入力します。
月値 新規作成される、月値を含む列の名前を入力します。
期間値 新規作成される、期間値を含む列の名前を入力します。
アルファ 監視平滑化の平滑化定数を入力します (基準パラメータ)。 デフォルト値は 0.3 です。 範囲: 0-1.
ベータ トレンドパラメータ検索の平滑化定数を入力します。デフォルト値は 0.1 です。 範囲: 0-1.
コンフィデンスレベル アルゴリズムのコンフィデンスレベルを入力します。
定期監視数 計算を開始するのに必要な定期監視数を入力します。 デフォルト値は 2 です。
レベル レベルの開始値を入力します (a[0]) (l.start)。 例: 0.4.
トレンド トレンドパラメータ検索の開始値を入力します (b[0]) (b.start)。 例: 0.4.
オプティマイザ入力 オプティマイザに必要なアルファ、ベータ、およびガンマの開始値を入力します。 例: 0.3, 0.1, 0.1.